23、探索Azure：新闻资源与教育资源全解析

于 2025-10-02 09:19:50 发布
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探索Azure：新闻资源与教育资源全解析

在当今数字化时代，云计算技术发展迅猛，Microsoft Azure作为其中的佼佼者，为用户提供了丰富的服务和资源。本文将为大家详细介绍Azure的新闻资源和教育资源，帮助大家及时了解Azure的最新动态，提升相关技能。

一、Azure新闻资源

Azure提供了多个新闻资源渠道，方便用户获取最新的产品信息和服务状态。以下是一些重要的新闻资源：
1. Azure Status ：Azure状态仪表盘是全球服务可用性的实时指标。用户可以在此检查每个公共和政府区域中每个Azure服务的状态，状态类别包括良好、信息、警告和关键。当出现服务中断时，微软会提供详细信息，包括事后根本原因分析。此外，仪表盘还会发布有关可能影响服务的计划维护事件的公告。
2. Azure Blog ：虽然并非每个Azure产品/工程团队都会为官方Azure博客投稿，但仍有足够多的内容值得订阅。在博客中，用户可以找到产品公告，了解Azure产品从私有预览、公共预览到全面可用的发展路径，还能看到微软项目经理、产品营销经理以及一些高管撰写的白皮书和案例研究。
3. Azure Updates ：Azure更新页面提供详细的产品跟踪和路线图信息。页面的三个标签分别对应产品开发阶段：开发中、预览中、现已可用。每季度，微软会发布免费的更新回顾，用户可从该网站免费下载。这个网站适合关注Azure新功能开发进度的用户，帮助他们了解产品何时正式发布。
4. Azure.Source ：也称为“Azure上周回顾”，它本质

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Ollama与vLLM部署对比：哪个更合适？
AI生成曾小健3
11-30 2126
Ollama和vLLM各有千秋，选择哪种方案取决于具体需求。如果需要一个简单易用、快速部署的LLM解决方案，并且对推理速度要求不高，那么Ollama是不错的选择。如果追求高性能的LLM推理，并且具备一定的技术基础，那么vLLM更适合。
ollama和vllm区别
ttest11的博客
06-13 873
你的问题很好——和，现在大家讨论和用的都很多，但面向的场景、设计哲学其实大不一样。
vLLM vs Ollama 全面对比：两大推理平台的终极较量与最佳实践指南（2025）
AngelCryToo的专栏
04-09 5135
如果你需要……请选这个高性能、大规模在线服务vLLM快速原型测试、本地私聊助手Ollama企业私有化部署vLLM内网无网环境离线使用Ollama高并发、低延迟的 Chat 接口vLLM小团队内部使用、节省成本Ollama。
大模型推理框架：Ollama和vLLM到底应该选哪个？
2401_85375186的博客
12-30 4176
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具，各具独特优势与适用场景。本文将深入剖析二者的优缺点，并给出选型建议，同时附上它们的具体使用案例，以便读者更直观地了解其应用情况。
2025年大模型本地部署：Ollama易用派vs vLLM性能派，如何选择？(建议收藏)
最新发布
Android_XG的博客
09-30 1308
本文对大模型本地化部署框架Ollama和vLLM进行了全方位对比。Ollama以极简体验著称，适合个人开发者和小型项目；vLLM在性能和吞吐量上表现优异，适合企业级应用。测试显示，vLLM在并发场景下吞吐量可达Ollama的3倍以上，显存占用也更高效。建议个人学习使用Ollama，生产部署选择vLLM，并提供了基于需求的选型决策树。
大模型部署框架Ollama和vLLM不知怎么选？一文讲透两大框架的优缺点和适用场景
youmaob的博客
04-25 1216
如果你想在本地或远程服务器上快速试验大模型，Ollama是理想之选，其易用性让初次使用大型语言模型的开发者能平滑入门。而对于注重性能、可扩展性和资源优化的生产环境，vLLM表现出色，高效处理并行请求和优化GPU利用，且文档完备，使其成为生产环境大规模部署的强力候选者，尤其在充分挖掘硬件性能方面。
vLLM/ollama综合对比
2401_84494441的博客
02-14 1371
本文比较vllm和ollama在不同场景中的表现。我们将重点关注：资源利用率和效率、部署和维护的简易性、具体用例和建议、安全和生产准备、文档。vLLM/ollama综合对比。
Ollama、vLLM和Xinference三个框架的介绍和基本使用
m0_54180573的博客
04-28 1942
Ollama, vLLM 和 Xinference框架的介绍和使用
Ollama与Vllm使用对比与优劣
kcarly的专栏
02-13 3566
Ollama和vLLM是两个用于优化大型语言模型（LLM）推理的框架，它们在性能、资源利用率、部署复杂性等方面各有优劣。
ollama 支持并发之后和 vllm 相比性能如何？我们测测看
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ollama 支持了并发之后其吞吐量有了不小的提升，不过这能打得过 vllm 吗？这里详细记录测试的环境搭建和脚本准备。
Ollama 和 vLLM 到底怎么选？大模型推理框架全方位对比
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08-04 1241
我们将分析 Ollama 和 vLLM 这两个最受欢迎的框架，它们都支持 OpenAI API 兼容性。本分析将涵盖性能、易用性、自定义能力以及其他有助于选择最适合你特定用例的框架的公平比较。
LLM运行框架对比：ollama与vllm浅析
我相信......
03-09 2549
开源的LLM已经成为程序员、爱好者和希望在日常工作中使用生成式AI并保持隐私的用户的最佳选择，对于企业的私有化部署而言也是如此。这些模型提供了优秀的性能，有时在许多任务中可以与大型的闭源模型 (如 GPT-4o 或 Claude Sonnet 3.5) 相媲美。这些LLM是开源的，但并不意味着它们可以开箱即用，需要一个运行框架在本地或服务器上运行大模型以获得特定的用例。另外，兼容 OpenAI 的...
Ollama vs vLLM：大模型推理框架到底该选哪个？
m0_65555479的博客
02-10 1383
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PyTorch强化学习——PyTorch基础详解
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我们将使用 PyTorch 作为实现强化学习算法的数值计算库。PyTorch 是 Facebook 开发的科学计算和机器学习库，张量 (Tensor) 是 PyTorch 中的核心数据结构，类似于 NumPy 中的 ndarray。
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01-03 2591
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具，各具独特优势与适用场景。 本文将深入剖析二者的优缺点，并给出选型建议，同时附上它们的具体使用案例，以便读者更直观地了解其应用情况。
Ollama vs VLLM：大模型推理性能全面测评！
weixin_43589681的博客
11-23 1万+
Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。主要特点跨平台支持Windows、Linux、MacOS系统。提供了丰富的模型库,包括Qwen、Llama等1700+大语言模型,可以在官网model library中直接下载使用。支持用户上传自己的模型。用户可以将huggingface等地方的ggml格式模型导入到ollama中使用。
【AI部署】Ollama与vLLM深度对比：大模型部署框架的技术演进与实践指南
Arbboter的专栏
03-23 2327
在人工智能技术快速发展的当下，大语言模型（LLM）的本地化部署与生产级应用已成为开发者关注的焦点。Ollama和vLLM作为两大主流框架，分别代表了轻量化部署与高性能推理的技术路线。本文将从技术架构、性能指标、适用场景等维度展开系统性对比，为开发者提供框架选型与落地实践的全面参考。
Ollama vs vLLM：并发性能深度评测
Cyanty的博客
02-17 3831
1.1 OllamaOllama 是一个简单易用的 LLM 部署工具，以其简洁的安装和用户友好的界面而闻名。它支持多种模型架构，并提供了丰富的命令行工具和图形化界面，适合快速原型设计和小规模部署。1.2 vLLMvLLM（Very Large Language Model）是一个高性能的推理引擎，专注于大规模语言模型的高效推理。它通过动态批处理、显存优化和多 GPU 支持，显著提升了推理速度和资源利用率。
ollama和vllm对比
02-23
### 特点对比 对于Ollama和VLLM这两个机器学习框架，在特点方面存在显著差异。Ollama专注于提供高度优化的硬件加速支持以及简化的大规模分布式训练接口，使得用户能够更高效地利用集群资源完成复杂的模型训练任务[^1]。 相比之下，VLLM则更加注重灵活性与易用性的平衡。该平台不仅提供了丰富的预构建模块库供开发者快速搭建原型系统，还允许通过自定义层实现个性化算法逻辑的设计[^2]。 ### 性能评估指标 为了衡量上述两种框架下的模型表现优劣程度，通常会采用多种评价标准来进行综合考量： - **准确性**：以Jaccard指数为例，这是一种用于度量预测结果同真实标签之间交并比值大小的有效工具；其取值范围介于0至1之间，数值越接近后者表明匹配精度越高。 ```python def jaccard_index(y_true, y_pred): intersection = set(y_true).intersection(set(y_pred)) union = set(y_true).union(set(y_pred)) return len(intersection)/len(union) ``` - **计算效率**：除了关注最终输出质量外，运行速度同样是不可忽视的重要因素之一。具体而言，可以通过记录每次迭代所需的实际耗时来反映不同配置下系统的响应速率特性，并选取中间位数作为代表性样本加以分析说明。 ### 差异化功能 当涉及到决策制定过程中的策略选择时，两者亦呈现出各自独特之处： - Ollama倾向于采取线性方式做出推断判断，并依据概率分布随机挑选动作执行方案； - 而VLLM更多依赖分类机制进行目标识别定位工作，同时借助精确贪婪法则指导下一步行动计划的确立[^3]。
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